map流程

LineRecordReader,Mapper,Context

mapTask---->run-------->setup--------->while(context.nextKeyValue---->LineRecordReader得到map方法需要的的key和value)-------->map---------> context.write(k,v)-------> 分区，hashPartitioner{  getPartition }-------->往环形缓冲区写元数据（分区值。。。）和kv的序列化结果，当缓冲区（最大100M）中的内容大于80%----->spiller首先要把缓冲区中的数据 先按照分区号排序， 再按照K排序（QucikSort，可以重写）------>溢出yarnChild的磁盘目录首先按照分区序号来写，写在同一个文件里，而且附带一个索引文件来表明 0号区的内容偏移量----->不断写，不断溢出  最后形成一堆小溢出文件-------->Merger，归并排序，将多个文件的相同分区放在一起。 把这一堆小文件合并，变成一个整体的文件，到此map 端工作完成。-->cleanup

Fetcher{  fetch( 通过nodemanager提供的shuffle服务.读取map产生的结果文件中，指定的分区信息 ) }----->加载到内存或者磁盘（小的放内存 一般是磁盘）----->Memger 文件合并（归并排序,相同key放在一起）----->一个大文件

 

&Integer.MAX_VALUE  与上整数最大值。01111111111111111111111   0与任何数都是 0  1与任何数都是1， 所以只要 &Integer.MAX_VALUE就是取绝对值